一 张量的操作：拼接、切分、索引与变换

切分

1.1 torch.cat() 将张量按维度dim进行拼接  不会拓展张量维度

1.2 torch.stack() 在新创建的维度dim上进行拼接  会拓展张量维度

1.3 torch.chunk() 将张量按维度dim进行平均切分

1.4 torch.split() 将张量按维度dim进行切分  split_size_or_sections:为int时，表示每一份的长度；为list时，按list元素切分。

索引

2.1 torch.index_select()

2.2 torch.masked_select() 按mask中的True进行索引

张量变换

3.1 torch.reshape() 变换张量形状

注意：当张量在内存中是连续时，新张量与input共享数据内存

torch.reshape(t,(-1,4)) 那么第一个维度的大小不必在乎，它根据其他维度的确定值计算得到

3.2 torch.transpose() 交换张量的两个维度

3.3 torch.t()  2维张量转置，对于矩阵而言，等价于torch.transpose(input,0,1)

3.4 torch.squeeze(） 压缩长度为1的维度

3.4 torch.unsqueeze() 依据dim扩展维度

二 张量的数学运算

三 线性回归